Tutoriales de Ciencia de Datos

Conozca los modelos lineales generalizados (MLG) y en qué se diferencian de los modelos lineales.

Este tutorial mostrará la instalación de PySpark y cómo gestionar las variables de entorno en los sistemas operativos Windows, Linux y Mac.

Descubra la potente fusión de estadística y aprendizaje automático. Explore cómo las técnicas estadísticas sustentan los modelos de aprendizaje automático, permitiendo la toma de decisiones basada en datos.

Aprenda formas fáciles y eficaces de ejecutar consultas SQL en Python y R para el análisis de datos y la gestión de bases de datos.

Descubra qué es RStudio y cómo instalarlo y empezar a utilizarlo

Explore varios tipos de gráficos de datos, desde los más comunes hasta los más avanzados y poco convencionales, qué muestran, cuándo utilizarlos, cuándo evitarlos y cómo crearlos y personalizarlos en Python.

En este artículo, aprenderá a importar archivos Excel en R con la biblioteca readxl.

Una guía completa para construir, visualizar e interpretar modelos de árboles de decisión con R.

Aborda los fundamentos de la Programación Orientada a Objetos (POO) en Python: explora las clases, los objetos, los métodos de instancia, los atributos y ¡mucho más!

Explora el análisis de datos con Python. Los DataFrames de Pandas facilitan la manipulación de tus datos, desde la selección o sustitución de columnas e índices hasta la remodelación de tus datos.

Este tutorial te mostrará cómo puedes instalar Anaconda, un potente gestor de paquetes, en Microsoft Windows.

Este tutorial sobre Streamlit está pensado para ayudar a los científicos de datos o ingenieros de machine learning que no son desarrolladores web y no están interesados en pasar semanas aprendiendo a utilizar estos marcos para crear aplicaciones web.